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基于最大Lyapunov指数改进算法的交通流混沌判别 总被引:6,自引:4,他引:6
提出了一种快速判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法.该算法首先用关联积分法(C-C方法)和Cao方法确定重构相空间的两个重要参数:嵌入维数m和延迟时间,再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数.这种算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性,并且能够避免Wolf方法的局限性.应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流和实测交通流的时间序列进行了混沌判别,结果表明,基于跟驰模型的仿真交通流和实际交通流中存在混沌现象,最大Lyapunov指数改进算法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法. 相似文献
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城市道路短期交通流时间序列特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以关联维数作为混沌判据,采用改进的替代数据法对采样周期为3 min的实测交通流时间序列进行了混沌判别,表明该时间序列的短期交通流中存在混沌现象。由于所采用的时间尺度更接近实际交通控制的最大周期,使得基于混沌理论的短期预测结果更适于实施交通控制和诱导。 相似文献
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一种在线快速判定交通流混沌的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对混沌、非混沌交通流序列进行了多尺度分解,发现在高频系数部分存在明显结构上的差异,依据这种差异提出了一种基于系统历史信息的在线快速判定交通流混沌的方法.实验结果表明:新的混沌判定方法比传统的混沌判定方法需要的样本数少、识别率高.该判定方法同样适用于其他确定系统在线混沌现象的快速判定. 相似文献
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基于一维元胞自动机模型的交通流混沌研究 总被引:1,自引:1,他引:0
应用交通流一维元胞自动机模型进行仿真试验,研究理论交通流的混沌现象.仿真中选取某一观测点记录车辆到达该点的车头时距,应用非线性分析软件TISEAN计算该车头时距序列的Lyapunov指数谱和Kolmogorov熵.试验结果证明交通流中存在混沌现象.从试验结果分析找出了产生交通流混沌现象的2个因素:车辆密度和车辆减速概率.当车流密度超过某一值时仿真出的交通流会产生混沌现象,而出现混沌的根本原因在于交通流的内在随机性,其中车辆不规则的加速、减速是这种内在随机性的主要因素. 相似文献
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介绍了单线圈在交通参数测量中发挥的作用,阐述了单线圈模式下进行交通流参数估算,主要是交通速度估计的意义和目前采用的主要算法.在此基础上,利用交通流仿真软件PARAMICS并应用此软件搭建单线圈路网模型,通过它获得单线圈模式下交通速度估计的仿真数据,并对数据进行了分析. 相似文献
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为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择.最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性. 相似文献
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车头间距与高速公路交通流混沌 总被引:1,自引:0,他引:1
为了分析交通流混沌的转化机理,探讨了车头间距与高速公路交通流混沌的关系.提出了一种快速判别交通流混沌的最大李雅普诺夫指数改进算法,并用此改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题,绘制了实测交通流的功率谱曲线.通过分析功率谱曲线,可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化;用最大李雅普诺夫指数改进算法计算实测交通流的最大李雅普诺夫指数,结果表明,高速公路实测交通流中存在混沌现象.研究表明,车头间距的变化是交通流混沌现象产生的根本原因. 相似文献